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  title: TrueEye Reports
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- emoji: 🏆
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  colorFrom: purple
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- colorTo: green
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  sdk: docker
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  pinned: false
 
 
 
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- Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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  title: TrueEye Reports
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+ emoji: 🧿
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  colorFrom: purple
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+ colorTo: purple
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  sdk: docker
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  pinned: false
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+ license: mit
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+ thumbnail: >-
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+ https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/683866c9aa7db732a49d525d/a1tcXbQwNIxmPOaXWdHwQ.png
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  ---
12
+ # 🧿 TrueEye — Intelligent Media Literacy System
13
 
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+ **TrueEye** es una herramienta de inteligencia artificial diseñada para analizar artículos de noticias y contenido web, con el objetivo de detectar **sesgos narrativos**, identificar la **audiencia objetivo**, y revelar **intencionalidades ocultas** o estructuras de manipulación simbólica.
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+
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+ > “TrueEye no sólo detecta fake news, sino también para quiénes fueron escritas y por qué.”
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+
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+ ---
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+
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+ ## 🚀 Demo
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+
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+ * 🎯 [Abrir TrueEye en Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces/DeepRat/TrueEye_Reports)
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+ * 🌐 [Sitio oficial del proyecto](https://trueeye.deeprat.tech)
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+
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+ ---
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+
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+ ## 🧩 ¿Qué hace TrueEye?
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+
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+ Cuando ingresás una URL, TrueEye realiza tres análisis consecutivos:
30
+
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+ 1. **📊 Sesgo y Matices**
32
+
33
+ * Detecta la polaridad narrativa (positiva, negativa o neutral)
34
+ * Identifica matices como polarización, miedo, desconfianza
35
+ * Resume el contenido y señala afirmaciones engañosas o débiles
36
+
37
+ 2. **🎯 Segmentación de Audiencia**
38
+
39
+ * Infiere perfil demográfico y psicográfico del lector objetivo
40
+ * Analiza valores, creencias, emociones y sesgos explotados
41
+ * Detecta timing, contexto de consumo y estrategias de targeting
42
+
43
+ 3. **⚠️ Intencionalidad y Peligrosidad**
44
+
45
+ * Evalúa la presencia de manipulación o violencia simbólica
46
+ * Identifica agendas políticas, actores beneficiados y omisiones críticas
47
+ * Asigna nivel de sofisticación y daño potencial
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+
49
+ 🔍 Además, el informe incluye enlaces a fuentes externas confiables para fact-checking.
50
+
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+ ---
52
+
53
+ ## ⚙️ Arquitectura
54
+
55
+ * **Frontend**: HTML + TailwindCSS + JS
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+ * **Backend**: FastAPI (Python) + Requests
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+ * **Orquestación IA**: LangFlow + agentes Claude (Opus / Sonnet)
58
+ * **Despliegue**: Docker en Hugging Face Spaces
59
+
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+ ---
61
+
62
+ ## 💻 Perfil técnico del autor
63
+
64
+ Este proyecto fue desarrollado por **Gonzalo Romero**, estudiante de Ingeniería en Sistemas, **Ingeniero en Inteligencia Artificial** certificado por IBM, y **practicante profesional de Ingeniería de Software**, con foco en aplicaciones IA explicables y de impacto social.
65
+
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+ ---
67
+
68
+ ## 📁 Estructura del repositorio
69
+
70
+ ```
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+ 📦 trueeye
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+ ├── static/
73
+ │ ├── index.html # Interfaz visual
74
+ │ └── te.png # Logo del proyecto
75
+ ├── main.py # Backend FastAPI que conecta al flujo LangFlow
76
+ ├── requirements.txt # Dependencias del backend
77
+ ├── Dockerfile # Imagen para Hugging Face Spaces
78
+ ├── TrueEyeBeta.json # Flujo LangFlow con agentes y lógica IA
79
+ ```
80
+
81
+ ---
82
+
83
+
84
+ ## 📌 Roadmap
85
+
86
+ | Versión | Estado | Descripción |
87
+ | -------- | ------------- | ------------------------------------------------------ |
88
+ | ✅ v1.0 | En producción | Análisis textual completo con IA explicativa |
89
+ | 🔄 v2.0 | En diseño | “TrueEye Chat”: interacción conversacional con memoria |
90
+ | 🖼️ v3.0 | Planificada | Análisis multimodal: texto + imágenes/audio/video |
91
+ | 🧪 v4.0 | Planificada | Detección de deepfakes y contenido sintético |
92
+
93
+ ---
94
+
95
+ ## 👨‍💻 Cómo ejecutarlo localmente
96
+
97
+ ```bash
98
+ # Clonar el proyecto
99
+ git clone https://github.com/DeepRat/trueeye.git
100
+ cd trueeye
101
+
102
+ # Instalar dependencias
103
+ pip install -r requirements.txt
104
+
105
+ # Iniciar servidor backend
106
+ uvicorn main:app --reload
107
+ ```
108
+
109
+ Luego abrí `static/index.html` en tu navegador. El frontend interactúa con `localhost:8000/analyze`.
110
+
111
+ ---
112
+
113
+ ## 📚 Tecnologías utilizadas
114
+
115
+ * `FastAPI` · `LangFlow` · `Claude Opus/Sonnet` · `Docker`
116
+ * `TailwindCSS` · `JavaScript` · `Marked.js`
117
+
118
+ ---
119
+
120
+ ## ✍️ Autor
121
+
122
+ **Gonzalo Romero (HermesIA)**
123
+ AI Engineer · Software Engineer · Systems Engineering Student
124
+ 🔗 [deeprat.tech](https://deeprat.tech) · [GitHub](https://github.com/DeepRat) · [Hugging Face](https://huggingface.co/DeepRat) · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/gonzaloromerodeeprat) · [Medium](https://medium.com/@gonzaloromerodeeprat)
125
+
126
+ ---
127
+
128
+ ## 🧠 Licencia
129
+
130
+ MIT License — uso libre y adaptaciones permitidas. El crédito es bienvenido.
131
+
132
+ ---
133
+
134
+ ## 💬 Cita sugerida
135
+
136
+ > “TrueEye is not just a fact-checker — it's a psychological profiler for propaganda.”